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Enregistrement W4389227965 · doi:10.1158/1538-7755.disp23-pr017

Abstract PR017: Enabling broad population access to facilitate gut microbiome discoveries

2023· article· en· W4389227965 sur OpenAlexaff
Ashlee G. Brown, Savannah Colameco, Tara Crawford Parks

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensOutotec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomePopulationSample (material)Data collectionDemographicsScale (ratio)Protocol (science)Sample size determinationMedicineComputer scienceBiologyBioinformaticsEnvironmental healthStatisticsGeographyPathologyDemographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microbial associations with colorectal cancer (CRC) are well recognized as well as the potential of using microbiome-based signals for broad-scale, non-invasive screening programs, particularly in underserved communities. Variability within microbiome workflows including sample collection is a contributing factor to inconsistent and non-translatable microbiome results. This limits microbiome discoveries associated with CRC and the development of such screening programs. In addition, ensuring participant and patient adherence can be a challenging prospect with fecal sample collections, and non-adherence (i.e., patient dropout, collection errors) can increasingly strain resources. An intuitively designed sample collection device should increase adherence across the general population while minimizing failed collections. Enabling the at-home collection of gut microbiome samples removes barriers between patients and testing while providing the scalability and flexibility needed for large studies or screening programs. Across two studies, 152 naïve participants were recruited to evaluate comprehension of and adherence to the OMNIgene™•GUT Dx device Instructions for Use (IFU). Both studies were designed with key considerations related to user group selection, sample size, population demographics, education level, and relevant real-world scenarios. In the first study (n=118), each participant was observed collecting one simulated “fecal” sample with representation across the Bristol scale (Type 1 to 7). The study observer conducted a follow-up interview with the participant regarding incorrect actions during collection. In the second study (n=34), participants collected one real fecal sample at home and returned it to the laboratory using standard postal services. Samples were inspected at the laboratory for collection adherence with the IFU by evaluating device closure, sufficient mixing, and DNA yield. DNA was extracted using the QIAamp PowerFecal Pro kit (QIAGEN) and quantified using PicoGreen (Invitrogen). In both studies, participants were asked to complete comprehension questionnaires to test understanding of the IFU used during collection. Participants demonstrated high rates of comprehension by answering the questions correctly 94% of the time. Participants observed collecting simulated samples demonstrated success rates of 87% for all tasks overall. Samples evaluated from the second study demonstrated participant adherence where 100% of samples were correctly returned via standard postal systems supporting at-home direct-to-consumer settings; 100% of participants properly closed the tube ensuring no loss of sample during transport; 97% of participants adequately mixed the sample; and 97% of participant samples provided sufficient DNA (≥ 120 ng) per extraction aliquot for downstream analysis. Results from these usability studies demonstrate that the OMNIgene™•GUT Dx device provides an easy-to-use at-home collection solution for diverse populations, especially at-risk, minority populations without easy access to clinical services. Citation Format: Ashlee Brown, Savannah Colameco, Tara Crawford Parks. Enabling broad population access to facilitate gut microbiome discoveries [abstract]. In: Proceedings of the 16th AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2023 Sep 29-Oct 2;Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2023;32(12 Suppl):Abstract nr PR017.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,010

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,668
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,057 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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